A、仿射层
B、卷积层
C、RNN层
D、以上都不对
答案：C
解析：因为RNN的权重存在累乘效应，如果使用dropout的话，会破坏RNN的学习过程。
A、仿射层
B、卷积层
C、RNN层
D、以上都不对
答案：C
解析：因为RNN的权重存在累乘效应，如果使用dropout的话，会破坏RNN的学习过程。
A. 2025
B. 2030
C. 2035
D. 2040
解析：2017年，中国国务院正式 印发了《新一代人工智能发展规划》，阐述了我国人工智能发展规划，并提出到2030年的三步走发展战略目标
A. 统计和分析
B. 挖掘
C. 导入和预处理
D. 采集
A. 卷积层
B. 池化层
C. 全连接层
D. 以上都可以
A. 用户画像
B. 数据模型
C. 用户标签
D. 用户场景
解析：在用户洞察环节，银行业企业普遍面临对消费者数据开发不足的问题，AI技术的加持能够实现更深层次的客户洞察，基于多维度的用户数据构建用户画像，实现更精准的用户触达。
A. 18
B. 9
C. 3
D. 2
A. 如果 C = A*B，则 C 是 6*6 的矩阵&;&如果 B 是 3*3 的单位矩阵，则 A*B=B*A&;&A*B=B*A&;&如果 V 是 3 维向量，则 A*B*V 是一个 3 维向量
解析：数学基础
A. 反向传播只能在前馈神经网络中运用
B. 反向传播可以结合梯度下降算法更新网络权重
C. 反向传播会经过激活函数
D. 反向传播指的是误差通过网络反向传播
A. 顺序、循环、分支
B. 陈述、询问、感叹
C. 事实、规则、询问
D. 肯定、疑问、感叹
A. 传染性
B. 隐蔽性
C. 潜伏性
D. 可预见性
A. 增加训练集量
B. 减少神经网络隐藏层节点数
C. 删除稀疏的特征
D. SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核
解析：在其他条件不变的前提下，以下做法容易引起机器学习中的“过拟合”问题的是SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核。
